2024WAIC|学而思教育集团CTO田密:打通数学大模型难点 软硬件“双管齐下”助推大模型应用落地

   2024-07-09 51450
核心提示:“以共商促共享,以善治促善智”,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC)7月4日-7月6日在上海举行。专注于教育与科技创新领域的学而思教育集团(以下简称“学而思”)CTO田密在大会期间做客财联社直播间,就AI和教育行业的未来发展做出探讨。
 

“以共商促共享,以善治促善智”,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC)7月4日-7月6日在上海举行。专注于教育与科技创新领域的学而思教育集团(以下简称“学而思”)CTO田密在大会期间做客财联社直播间,就AI和教育行业的未来发展做出探讨。

| “助教”与“学伴”促进未来教育高效与个性化

从线上教育的早期探索,到产品覆盖各类终端,学而思一直走在科技赋能教育的道路上。谈及AI大模型对教育行业带来的影响,田密表示:“很多人认为大模型对教育好像具有颠覆式的影响,但我觉得这应该是一个渐进演变的过程,大模型可以很好地赋能教育行业。”在学而思的教育设想中,大模型将成为老师的AI助教,学生的AI学伴,让整个学习过程变得更加高效与个性化。

对于AI老师能否取代真人老师的这个大命题,田密给出了自己的答案:“短期内是不会的。AI老师能代替人类完成重复性的工作,如备课、批改作业等,帮助老师减负,但无法给予孩子真人老师所具有的关怀。唤醒、激发、鼓舞,这个工作AI是永远达不到的。”在他看来,AI老师更偏重于“教”,人类老师则更偏重于“育”。

大模型的三要素:算力、算法、数据。学而思本身的算力在云端上有大量储备,同时算法紧随世界最前沿的Transformer的基础进行搭建,而在数据领域,学而思具有独特的优势。“我们在过去20多年已经具备大量的学科数据,这将成为大模型很好的原材料。”在教培过程中不断产生新的数据,收集用户回流的数据,形成一个闭环,在用户使用中不断对大模型进行完善。

| 打通数学大模型难点,致力于垂直领域发展

2023年5月起,田密负责主持学而思自研大模型九章大模型(MathGPT)的研发,11月学而思大模型MathGPT完成相关备案并通过审核。作为国内首个千亿级别的教学大模型,也是首批通过备案的教育大模型,其诞生也充分展现了团队的不忘初心和勇于挑战。

学而思教育集团CTO 田密

“像英语、语文等学科已经被大模型很好的解决但对于数学这种偏逻辑和推理的任务,它的算法结构并不十分适配,仍是待解决的痛点问题。我们当时想挑战最难的学科。而学而思又是从数学起家、做数学培训的,拥有很多数据上的积累,也为我们在数学大模型的搭建上提供了充足的养分。”

为了打通数学大模型的困难点,学而思的研发团队对基础大模型的框架做了很多改造和优化,及数学语料的数据清洗和标注,以达到更好的训练效果,让用户获得更好的产品使用体验。

面对通用大模型和垂直大模型之间的“纷争”,田密认为,现在通用大模型可以来解决很多寻常的通用问题,但在某个专项任务上只能解决到六七分的水平,如果想取得更好的结果,必须在垂直领域上做更专项的训练。学而思希望推出更多和教育相关的产品,充分发挥学而思教育领域上的优势,为孩子们的学习提供更有针对性的教育帮助,而不是一个通用的、泛泛的服务。

| 模型开发和产品落地同样重要

“产品效果直接取决于大模型本身的效果。”学而思在不断提高大模型自身的性能表现水平的同时,探索不同形式的产品落地方式,比如推出的小程序和应用,自产的学习机搭载自研的AI产品,也将应用和服务通过SDK和API的形式开放。多路径共同探索以期实现预期目标。

“大模型的落地现在是全球的难题。”应用,需要用户能够看得见、摸得着、愿意用。学而思在大模型落地上主要向两个方向发力:一是推出便于用户随时接入的AI数字产品,如九章随时问小程序、自研的教育大模型,让用户能够迅速、方便地用起来;二是大模型搭载硬件产品,比如学而思的学习机搭载九章大模型的各种功能,有了硬件,用户才有实际操作的空间,感知也会更加明确。学而思正是以软硬件结合的方式,实现当下大模型的场景落地。

学而思基于九章大模型新推出的“九章随时问”小程序,能够随时对数学题目进行互动答疑,智能化助学辅导、个性化学习方式、伴随式教育评价。九章随时问希望为孩子打造一个一对一的AI老师,将真正老师的经验,通过数据训练到模型当中。不同的题目讲法、不同的语言风格,让AI像真人老师一样回答孩子的问题。

“这样的好处是孩子和AI老师交互会更加放松,不会有来自老师的压力。”但他也坦言到,在面对一些深度问题时,AI老师依旧没有人类老师讲得好,同时在情感提供上也是AI老师目前有所缺失的地方。所以AI老师与人类老师之间的关系,不应是互相取代,而是互相赋能。

同时他也谈到,对于未来应用模式的发展现在预测还为实尚早,仍需要从目前的第一手反馈中发掘新的商机。

 
 
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